在 spark 中循环遍历 csv 文件的最佳方法

Question

我是新来的火花。我正在关注文档中的一些基本示例。

我有一个这样的csv文件：（简化版，真实的有近4万行）

date,category
19900108,apples
19900108,apples
19900308,peaches
19900408,peaches
19900508,pears
19910108,pears
19910108,peaches
19910308,apples
19910408,apples
19910508,apples
19920108,pears
19920108,peaches
19920308,apples
19920408,peaches
19920508,pears

这段 scala 代码可以很好地计算类别总数

val textFile = sc.textFile("sample.csv")
textFile.filter(line => line.contains("1990")).filter(line =>line.contains("peaches")).count()
textFile.filter(line => line.contains("1990")).filter(line => line.contains("apples")).count()
textFile.filter(line => line.contains("1990")).filter(line => line.contains("pears")).count()

遍历每一行的最佳方法是什么，按年份添加类别总数，以便我最终编写一个这样的 csv 文件：

date,apples,peaches,pears
1990,2,2,1
1991,3,1,1
1992,1,2,2

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

//Create Spark SQL Context    
val sqlContext = new SQLContext(sc)

//read csv
var df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .load("sample.csv")
df = df.withColumn("year", df.col("date").substr(0,4))
df = df.groupBy("year").pivot("category").agg("category"->"count")
df.withColumn("total", df.col("apples").+(df.col("peaches")).+(df.col("pears"))).show()

//Dependency required:
<dependency>
        <groupId>com.databricks</groupId>
        <artifactId>spark-csv_2.10</artifactId>
        <version>1.4.0</version>
</dependency>